Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKapoor A.
dc.contributor.authorGulli A.
dc.contributor.authorPal S.
dc.contributor.authorChollet F.
dc.coverage.spatialconvolutional neural networks
dc.coverage.spatialgraph neural networks
dc.coverage.spatialmachine learning
dc.coverage.spatialneural networks
dc.coverage.spatialrecurrent neural networks
dc.coverage.spatialграфовые нейронные сети
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialрекуррентные нейронные сети
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.creatorKapoor A., Gulli A., Pal S.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-28T08:10:11Z-
dc.date.available2025-11-28T08:10:11Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifier3402545
dc.identifier.citationKapoor, A. Deep Learning with TensorFlow and Keras : Build and Deploy Supervised, Unsupervised, Deep, and Reinforcement Learning Models / Amita Kapoor, Antonio Gulli, Sujit Pal ; foreword Francois Chollet. - Birmingham ; Mumbai : Packt Publishing, 2022. - 1 file (25,7 Mb) (699 p.). - ISBN = 9781803232911, 9781803245713. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9781803232911
dc.identifier.isbn9781803245713
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/59152-
dc.description.abstractBuild cutting edge machine and deep learning systems for the lab, production, and mobile devicesKey FeaturesUnderstand the fundamentals of deep learning and machine learning through clear explanations and extensive code samplesImplement graph neural networks, transformers using Hugging Face and TensorFlow Hub, and joint and contrastive learningLearn cutting-edge machine and deep learning techniquesBook DescriptionDeep Learning with TensorFlow and Keras teaches you neural networks and deep learning techniques using TensorFlow (TF) and Keras. You'll learn how to write deep learning applications in the most powerful, popular, and scalable machine learning stack available. TensorFlow 2.x focuses on simplicity and ease of use, with updates like eager execution, intuitive higher-level APIs based on Keras, and flexible model building on any platform. This book uses the latest TF 2.0 features and libraries to present an overview of supervised and unsupervised machine learning models and provides a comprehensive analy
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractСоздавайте передовые системы машинного и глубинного обучения для лабораторных, производственных и мобильных устройств. Ключевые особенности: понимание основ глубокого и машинного обучения, благодаря понятным объяснениям и обширным примерам кода. Нейронные сети на графиках, трансформаторы с использованием Hugging Face и TensorFlow Hub, а также совместное и контрастивное обучение. Изучите передовые методы машинного и глубинного обучения. Описание книги: Глубокое обучение с помощью TensorFlow и Keras вы научитесь использовать нейронные сети и методы глубокого обучения с использованием TensorFlow (TF) и Keras. Вы узнаете, как писать приложения для глубокого обучения с использованием самого мощного, популярного и масштабируемого из доступных стеков машинного обучения. TensorFlow 2.x фокусируется на простоте и удобстве использования, предлагая такие обновления, как быстрое выполнение, интуитивно понятные высокоуровневые API на основе Keras и гибкое построение моделей на любой платформе. В этой книге используются но
dc.languageeng
dc.publisherPackt Publishing
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectgraph neural networks
dc.subjectmachine learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectrecurrent neural networks
dc.subjectграфовые нейронные сети
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectрекуррентные нейронные сети
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.subject.rugasnti50.49
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleDeep Learning with TensorFlow and Keras
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-113439
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Deep-Learning-with-TensorFlow-and-Keras-113439
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3402545.pdf26.37 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.